hdu 1083 Courses(二分图最大匹配)

本文探讨了使用匈牙利算法解决课程与学生课代表分配问题,确保每门课程都能找到合适的课代表。通过实例分析,展示了算法在实际场景中的高效应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:有p门的课,每门课都有若干学生,现在要为每个课程分配一名课代表,每个学生只能担任一门课的课代表,如果每个课都能找到课代表,则输出"YES",否则"NO"。

思路:匈牙利算法模板。
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
using namespace std;
#define MAXN 305
int g[MAXN][MAXN];
int uN,vN;
int linker[MAXN];
bool used[MAXN];
bool dfs(int u)
{
    int v;
    for(v=1; v<=vN; v++)
        if(g[u][v]&&!used[v])
        {
            used[v]=true;
            if(linker[v]==-1||dfs(linker[v]))
            {
                linker[v]=u;
                return true;
            }
        }
    return false;
}
int hungary()
{
    int res=0,u;
    memset(linker,-1,sizeof(linker));
    for(u=1; u<=uN; u++)
    {
        memset(used,0,sizeof(used));
        if(dfs(u))  res++;
    }
    return res;
}
int main()
{
    int u,v;
    int T,i,n;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&uN,&vN);
        memset(g,0,sizeof(g));
        for(u=1; u<=uN; u++)
        {
            scanf("%d",&n);
            while(n--)
            {
                scanf("%d",&v);
                g[u][v]=1;
            }
        }
        if(uN==hungary())  printf("YES\n");
        else  printf("NO\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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